别再只顾着刷提示词了！Agent Skills 爆火：LLM 进化到了“职业资格证”时代别再只顾着刷提示词了！Agent

别再只顾着刷提示词了！Agent Skills 爆火：LLM 进化到了“职业资格证”时代

最近 AI 圈有个东西悄悄火了，那就是 Agent Skills。

如果你还在每天纠结怎么写出“完美提示词”，或者在不同的聊天窗口之间疯狂复制粘贴长达几千字的背景资料，那么这篇文章就是为你准备的。

我们要聊的是一个正在发生的范式转移：AI 正在从一个“博学的网友”，变成一个“带证上岗的专家”。

为了让你彻底看懂，我们会把这两年最火的三个概念——提示词 (Prompt)、MCP (Model Context Protocol) 和 Agent Skills 放在一起，做一次深度拆解。

一、形象比喻：给 AI 做饭的三个境界

想象一下，你雇了一位顶级厨师（在大模型里，这就是 LLM 本身）。

1. 提示词 (Prompt) ：那是“食谱”

你给厨师一张纸，上面写着：“我想吃宫保鸡丁，多加花生，少放辣。”

代码直观感受：

# 典型的 System Prompt

你是一个代码审查专家。请检查以下 React 代码中的内存泄漏问题，
并严格按照以下格式输出建议：

1. 问题定位
2. 修复代码
3. 预防措施
   ...（此处省去500字规则）...

它的局限性：如果食谱太长（比如满汉全席），厨师看着看着就晕了（Context 溢出）；如果你下次还要吃同样的菜，你得重新写一遍，或者指望他没忘。它只有“脑子”里的通用知识，没有“手脚”。

2. MCP (连接协议)：那是“水管和燃气灶”

原本厨师在密闭房间里，手里没菜，火也点不着。MCP (Model Context Protocol) 就像是帮他接通了自来水管、天然气和直达菜市场的电话。

代码直观感受：

// MCP 服务器配置片段：让 AI 连接到你的 SQLite 数据库
{
  "mcpServers": {
    "sqlite": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "mcp-server-sqlite", "--db-path", "./data.db"]
    }
  }
}

它的本质：它是一套连接标准。通过 MCP，AI 能直接连上你的 GitHub、数据库、Slack 或 Notion。
一句话概括：MCP 解决了 AI “手够不到、看不见实时数据” 的问题。

3. Agent Skills (代理技能)：那是“职业资格证”

现在厨师有了菜，有了火，但他怎么快速、规范、不出错地完成一场百人婚宴？Agent Skills 就是那一套完整的 SOP（标准作业程序）。

代码直观感受：

# SKILL.md 结构

---

name: 代码风控评估
description: 评估合并请求中的安全风险

---

# 步骤

1. 调用 `grep_search` 查找敏感词。
2. 运行 `npm audit` 检查漏洞。
3. 参照 `resources/security_check.pdf` 生成报告。

它的本质：它是一个模块化的能力包。里面不仅有“怎么做”的详细指令（SKILL.md），还有配套的自动化脚本、通用的模板和报错处理逻辑。
一句话概括：Agent Skills 解决了 AI “如何专业且高效地执行复杂任务” 的问题。

二、终极 PK：谁才是未来的杀手锏？

如果你还在犹豫要把精力投在哪，看看这个对比：

维度	提示词 (Prompting)	MCP (数据连接)	Agent Skills (技能专家)
形象比喻	食谱 (Recipe)	厨房管线 (Pipes)	特种厨师证 (Expertise)
解决的问题	告诉 AI “我想干嘛”	让 AI “触达万物”	教 AI “如何专业地干活”
工作模式	随性的对话	结构化的 API 连接	模块化的文件夹（指令+代码）
最大优点	门槛极低，张嘴就来	打破数据孤岛，连接外部世界	渐进式披露，省 Token，高稳定性
协作关系	沟通的语言	基础设施层	能力执行层

三、为什么 Agent Skills 会让 AI 变得“更聪明”？

很多人不理解，为什么要搞一个 skills/ 文件夹，把指令写在文件里，而不是直接塞进 Prompt？

这里有一个改变游戏规则的技术思想：渐进式披露 (Progressive Disclosure)。

1. 不再做“胖 Prompt”

当你给 AI 喂一个 5000 字的 Prompt 时，它的专注力（注意力权重）会被稀释。 Agent Skills 的玩法是这样的：

AI 启动时，只看所有技能的“封面”（名称和简介）。
比如你让它“帮我做代码重构”，它发现 Code_Review_Skill 匹配，这时候它才会通过工具去“翻开”这个技能包里的 SKILL.md 的详细规则。
结果：AI 的脑子永远是清爽的，它只在需要某项技能时才去精准学习。

2. 像搭积木一样迁移

你为自己的项目写好了一个“自动化发文”的 Skill，你可以直接把它打包发给同事。只要他的 AI 环境也支持这个标准（比如 VS Code 的 Copilot 插件，或者 Anthropic 的 Claude），他不需要重新调试 Prompt，AI 就能获得和你一模一样的执行能力。

四、给初学者的建议：从何处起步？

如果你想真正实践 Agent 开发，不要只盯着 Chat 窗口了：

从“颗粒化”开始：试着把你的日常操作（比如：写周报、找 Bug、分析财报）拆成一个个独立的逻辑块。
拥抱工具化：学会使用像 Claude、VS Code Copilot 这种已经开始支持 Agent Skills 标准的平台。
建立你的“技能库”：在你的项目根目录下建一个 skills/ 文件夹。即使是简单的 Markdown 文件，只要定义清楚输入、输出和执行步骤，你就已经迈出了从“调词师”到“Agent 架构师”的第一步。

五、结语

2024 年，我们惊叹于模型的大型化（LLM）； 2025 年，我们将见证代理的专业化（Agentic）。 2026 年，我们将看到代理的技能扩展到任意领域。

不要让你的 AI 停留在一个“只会闲聊”的阶段。让它带上 Agent Skills 这份职业格证，让它真正跑进你的工作流中。

未来的竞争，不是看谁积累的提示词多，而是看谁积累的 Agent 技能包更厚、连接的数据更深！

👋 感谢阅读！

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